Organization
Institute of Materials and Systems for Sustainability Division of Materials Research (DM) Associate Professor
Graduate School
Graduate School of Informatics
Title
Associate Professor
Contact information
YASUDA, Koji
Degree 1
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博士(工学) （ 1997.3 京都大学 ）
Research Interests 1
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quantum chemistry, many-body theory, density functional theory, reduced density matrices, parallel processing, cheminformatics
Research Areas 4
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Others / Others / Physical Chemistry
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Informatics / Intelligent informatics / cheminformatics
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Others / Others / Software
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Others / Others / Mathematical Physics/Fundamental Theory of Physical Properties
Current Research Project and SDGs 4
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化学情報学による物質設計
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表面励起状態の理論化学
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グラフィックボードを用いた科学技術計算の加速
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Direct determination of the denoity matrix
Education 2
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Kyoto University Graduate School, Division of Engineering
- 1997
Country： Japan
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Kyoto University Faculty of Engineering
- 1992
Country： Japan
Professional Memberships 2
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日本物理学会
1996.4
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日本コンピュータ化学会
2020.4
Papers 30
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Quantifying the Ease of Reproducing Training Data in Unconditional Diffusion Models Reviewed
Masaya Hasegawa, Koji Yasuda
1st Workshop on Preparing Good Data for Generative AI: Challenges and Approaches (Good-Data) 2025.3
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Kenta Tsukaue, Koji Yasuda
4th Annual AAAI Workshop on AI to Accelerate Science and Engineering (AI2ASE) 2025.3
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Learning organo-transition metal catalyzed reactions by graph neural networks
Sakai, M; Kaneshige, M; Yasuda, K
JOURNAL OF COMPUTATIONAL CHEMISTRY Vol. 45 ( 6 ) page： 341 - 351 2024.3
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Molecules with a TEMPO-based head group as high-performance organic friction modifiers
Hou Jinchi, Tsukamoto Masaki, Hor Seanghai, Chen Xingyu, Yang Juntao, Zhang Hedong, Koga Nobuaki, Yasuda Koji, Fukuzawa Kenji, Itoh Shintaro, Azuma Naoki
FRICTION Vol. 11 ( 2 ) page： 316 - 332 2023.2
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Adsorption Behavior of TEMPO-Based Organic Friction Modifiers during Sliding between Iron Oxide Surfaces: A Molecular Dynamics Study
Chen Xingyu, Yang Juntao, Yasuda Koji, Koga Nobuaki, Zhang Hedong
LANGMUIR Vol. 38 ( 10 ) page： 3170 - 3179 2022.3
Books 1
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分子システムの計算科学
安田耕二, 天能精一郎, 他（ Role： Joint author）
共立出版 2010.11
Presentations 38
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Quantifying the Ease of Reproducing Training Data in Unconditional Diffusion Models International conference
Masaya Hasegawa, Koji Yasuda
1st Workshop on Preparing Good Data for Generative AI: Challenges and Approaches (Good-Data) 2025.3.3 the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
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Crystal Structure Generation Using a Diffusion Model Conditioned on X-Ray Diffusion International conference
Kenta Tsukaue, Koji Yasuda
4th Annual AAAI Workshop on AI to Accelerate Science and Engineering (AI2ASE) 2025.3.3 the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
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Learning Organo-Transition Metal Catalyzed Reactions by Graph Neural Networks International conference
Motoji Sakai, Su Dehong, Koji Yasuda
ICMaSS2023 2023.12.2
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グラフニューラルネットワークによる有機遷移金属反応の学習と深層強化学習の活用
蘇徳紅, 酒井基至, 安田耕二
日本コンピュータ化学会2023年秋季年会 2023.11.25
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Learning Organo-Transition Metal Catalyzed Reactions by Graph Neural Networks International conference
Motoji Sakai, Su Dehong, Koji Yasuda
TACC2023, Sapporo 2023.9.4
Other research activities 1
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Comment on Energy-Time Uncertainty Relations in Quantum Measurements
2018.9
Research Project for Joint Research, Competitive Funding, etc. 4
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フラグメント分子軌道法を中核とした量子計算創薬システムの開発
2011.4 - 2012.3
科学技術振興機構 A-STEP フィージビリティスタディ（シーズ顕在化タイプ、起 業検証タイプ）
Grant type：Competitive
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GPGPUによる量子化学計算の高速化
2010.4 - 2010.9
国内共同研究
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GPGPUによる量子化学計算の高速化
2009.10 - 2010.3
国内共同研究
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ＧＲＡＰＥ型専用計算機による量子化学
2006
KAKENHI (Grants-in-Aid for Scientific Research) 7
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高分子有機摩擦調整剤の最適設計 International coauthorship
Grant number：1924H00282 2024.4 - 2028.3
日本学術振興会 科研費 基盤研究(A)
張 賀東
Authorship：Coinvestigator(s) Grant type：Competitive
Grant amount：\48230000 （ Direct Cost: \37100000 、 Indirect Cost：\11130000 ）
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Grant number：21H01238 2021.4 - 2024.3
Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Authorship：Coinvestigator(s)
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グラフニューラルネットワークによる有機遷移金属反応の機械学習
Grant number：21K12027 2021.4 - 2024.3
科学研究費助成事業 基盤研究(C)
安田 耕二
Authorship：Principal investigator
Grant amount：\2990000 （ Direct Cost: \2300000 、 Indirect Cost：\690000 ）
この研究は、既知の有機遷移金属反応を特別なニューラルネットに学習させて、新規反応をひらめかせたり、良い遷移金属触媒を発見することを目指します。そのために、遷移金属を含む分子構造をはっきり認識する、グラフニューラルネットを開発します。また、有機遷移金属の反応を実験論文などから収集し、データベースを構築します。ニューラルネットに反応パターンを学習させ、新しい反応を予想します。これを量子化学計算でシュレーディンガー方程式を解き検証します。人工知能でこの手続きを自律的、大規模かつ徹底的に行い、実験化学者の知能を超える事を目指します。
原著論文を参照しながら、実験で報告された反応式から素反応を推定し、機械学習可能なデータベースに整理した。US patentから収集された公開データから約17万個、CAS（アメリカ化学会）から提供頂いた反応から約2万個の素反応が準備できた。素反応ごとに、種類（酸化的付加、還元的脱離など）や結合変化（できる/切れる結合）を記録し、酸化反応など単純なものを除き、学習用データセットとした。
出発物を与えると、結合変化を予想するグラフニューラルネットを作った。各素反応の出発物と生成物の対を与え、教師付きで学習を行った。予測精度の高いネットワーク構造を探した。結合の種類を考慮するいわゆるNNConvという畳み込みが有効だった。最適化の結果、素反応のテストデータのうち、95%を正しく予測できた。このグラフニューラルネットは、既知の有機遷移金属錯体の反応パターンを、とても良く「覚えている」と言える。
既知の反応データベースを検索するのとは異なり、未知だが類似した反応でも予測できる点が特筆される。また、ニューラルネットによる画像認識などと同様に、人が判別アルゴリズムや特徴量を設計する必要が無い。類似反応の検索や提案、計算機シミュレーションによる有望な反応の自動計算、に応用可能だと思われる。データが準備できれば、既知の有機遷移金属反応を全て学習させることも不可能ではないと思われる。
以上の結果をまとめ、国内学会や国際学会で発表した。論文にまとめ投稿準備中である。
当初の予定通りに進展している。研究用のツール類の開発も進み、類似や派生研究を進めることも可能になった。この分野の発展は速いので、タイムリーに学会や論文発表をすることが特に必要である。グラフニューラルネットが反応をどのように「理解」しているか（いわゆる説明可能性）については、まだ良く分からない。
光学異性体など、触媒分野で興味を持たれている課題に応用することを考えたい。計算機シミュレーションによる有望な反応の自動計算など、情報技術の発展により特に恩恵を受ける分野を推進したい。人によるデータ確認（キュレーション）にまだ手間がかかる。機械学習でこれを軽減する工夫をしたい。 -
太陽電池における光電変換の基礎過程の研究と変換効率最適化・長寿命化にむけた大規模数値計算
2014.4 - 2015.3
科学研究費補助金 「HPCI戦略プログラム」分野2（新物質・エネルギー創成）第四部会 特別支援課題
Authorship：Principal investigator
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GRAPE型専用計算機による量子化学
2006.4 - 2008.3
科学研究費補助金 若手研究(B)
安田耕二
Authorship：Principal investigator
Teaching Experience (On-campus) 20
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化学基礎II
20222
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化学情報学特論
2018
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大規模複雑系計算特論
2018
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化学基礎II
2018
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大規模複雑系計算特論
2017